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Keynote Speech 2: Neurodynamic Optimization Approaches to Planning, Optimization, and control of intelligent robots

Keynote Speech 2: Neurodynamic Optimization Approaches to Pl...

引用

2011 International Conference on Environmental Systems Science and Engineering(ICESSE 2011)

作者： Jun Wang Department of Mechanical and Automation Engineering The Chinese University of Hong Kong School of Control Science and Engineering Dalian University of Technology

Optimization problems arise in a wide variety of scientific and engineering applications. It is computationally challenging for dynamic optimization when optimization procedures have to be performed in real time to optimize the performance of dynamical systems. For such applications, classical optimization techniques may not be competent due to the problem dimensionality and stringent requirement on computational time. One very promising approach is neurodynamic optimization. Because of the inherent nature of parallel and distributed information processing in neural networks, the convergence rate of the neurodynamic optimization solution process is not decreasing as the size of the problem increases. Neural networks can be implemented physically in designated hardware such as ASICs where optimization is carried out in a truly parallel and distributed manner. This feature is particularly desirable for dynamic optimization in decentralized decision-making situations arising frequently in robotics and control. In this talk, I will present the historic review and the state of the art of neurodynamic optimization models and selected applications in robotics. Specifically, starting from the motivation of neurodynamic optimization, we will review various recurrent neural network models for optimization. Theoretical results about the stability and optimality of the neurodynamic optimization models will be given along with illustrative examples and simulation results. It will be shown that many fundamental problems in robotics can be readily solved by using the neurodynamic optimization models. Specific applications will be highlighted for robot motion planning with obstacle avoidance, grasping force optimization for multi-fingered robotic hands, and mobile robot control.

关键词： and control of intelligent robots Keynote Speech 2 Neurodynamic Optimization Approaches to Planning Optimization

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